浮点数的二进制存储遵循IEEE 754标准，该标准定义了单精度（32位）和双精度（64位）浮点数的存储结构。以下是具体说明：
一、存储结构组成
符号位（1位） 表示数的正负，0为正数，1为负数。
指数位（8位/11位）
- 单精度：8位
- 双精度：11位
存储时采用 偏移编码，实际指数为存储值减127（单精度）或1023（双精度）。
尾数位（23位/52位）
- 单精度：23位
- 双精度：52位
表示小数部分，采用 规格化形式（首位为1，后续为有效数字）。
二、以3.14为例的存储过程
以单精度浮点数表示3.14为例：
二进制转换
- 整数部分3转为二进制为11。 - 小数部分0.14通过乘2取整法转换为二进制（0.10010001111010111000011...），取23位有效数字为1.10010001111010111000011。 - 合并后得到3.14的二进制表示为11.0010001111010111000011。
规范化和编码
- 将11.0010001111010111000011转换为科学计数法：1.10010001111010111000011 × 2¹。 - 符号位为0（正数）；
- 指数部分为1 + 127 = 128（二进制为10000000）；
- 尾数部分为10010001111010111000011（共23位）。
最终存储形式
- 二进制表示为：
```
0 10000000 11101101110100101111001
```
即：符号位0 → 指数128 → 尾数1.10010001111010111000011。
三、注意事项
精度问题
- 二进制无法精确表示某些十进制小数（如0.1），会导致存储为近似值。 - 例如，0.1在二进制中为0.00011001100110011...，需用53位表示。
特殊值处理
- NaN（非数值）：
指数全为1，尾数任意（如1.0）。 - 无穷大：符号位为1，指数全为0，尾数任意。
四、补充说明
转换工具：可通过在线进制转换器验证转换结果。- 应用场景：浮点数广泛应用于科学计算、图形处理等领域，但需注意精度限制。